TCDN - Báo cáo của tập đoàn Nvidia có thể gây biến động lớn theo cả hướng tiêu cực lẫn tích cực đối với toàn bộ thị trường chứng khoán Mỹ.

Nhờ làn sóng đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI), vốn hóa của tập đoàn Nvidia đã tăng gấp 9 lần kể từ cuối năm 2022. Nhưng sau khi trở thành công ty giá trị nhất thế giới trong một thời gian ngắn vào tháng 6, Nvidia chứng kiến giá cổ phiếu tụt dốc gần 30% trong 7 tuần tiếp theo, khiến vốn hóa giảm khoảng 800 tỷ USD.

Hiện tại, cổ phiếu Nvidia đang trong đà tăng và chỉ còn cách khoảng 6% so với mức cao nhất mọi thời đại. Nvidia đã tăng như vũ bão trong hơn hai năm qua, nhưng cũng từng biến động dữ dội vài lần.

CNBC nhận định sự biến động của cổ phiếu Nvidia là điều Phố Wall chú ý nhất lúc này trong bối cảnh nhà sản xuất chip sắp công bố báo cáo kết quả kinh doanh quý 2 vào ngày 28/8. Bất kỳ dấu hiệu nào cho thấy nhu cầu AI đang suy yếu hoặc một khách hàng lớn đang giảm nhẹ chi tiêu cũng có nguy cơ khiến doanh thu Nvidia giảm đáng kể.

Trao đổi với CNBC vào tuần trước, ông Eric Jackson, Giám đốc của EMJ Capital, đánh giá: “Nvidia là cổ phiếu quan trọng nhất thế giới hiện nay. Nếu báo cáo của họ gây thất vọng, đó sẽ là rắc rối lớn cho toàn bộ thị trường chứng khoán Mỹ. Nhưng tôi dự kiến Nvidia sẽ tạo ra bất ngờ tích cực”.

Liên tiếp trong ba quý gần nhất, doanh thu của tập đoàn Nvidia đều tăng gấp hơn ba lần so với cùng kỳ năm trước. Phần lớn tăng trưởng đến từ mảng kinh doanh trung tâm dữ liệu.

Nguy cơ tốc độ tăng trưởng giảm tốc

Theo LSEG, các nhà phân tích dự kiến tập đoàn Nvidia sẽ ghi nhận quý thứ tư tăng trưởng ba chữ số, nhưng tốc độ chậm lại còn 112%, tương ứng doanh thu 28,7 tỷ USD. Sau đó, tốc độ tăng trưởng của Nvidia có thể giảm tốc trong 6 quý tiếp theo.

Các nhà đầu tư sẽ đặc biệt chú ý tới dự báo của Nvidia cho quý 3. Theo các nhà phân tích, Nvidia sẽ dự báo tốc độ tăng trưởng 75%, tương ứng với doanh thu 31,7 tỷ USD.

Dự báo lạc quan có thể là dấu hiệu cho thấy các khách hàng dư dả của Nvidia vẫn sẵn sàng tiếp tục đầu tư cho AI. Dự báo bi quan sẽ làm dấy lên lo ngại rằng các khoản chi cho hạ tầng AI đã tới ngưỡng giới hạn.

Tháng trước, Tổng giám đốc Google và Meta từng nhiệt tình ca ngợi tốc độ phát triển hạ tầng AI và khẳng định đầu tư quá ít mới là rủi ro thực sự chứ không phải đầu tư quá tay. 

Gần đây, cựu Tổng giám đốc Google là ông Eric Schmidt còn tiết lộ một thông tin thú vị với các sinh viên Stanford. Ông nghe các công ty công nghệ hàng đầu nói rằng họ cần lượng vi xử lý trị giá hàng chục, hàng trăm tỷ USD.

Tuy nhiên, dù biên lợi nhuận của tập đoàn Nvidia đã được nới rộng ra trong khoảng thời gian gần đây, công ty cũng đối mặt với các câu hỏi về khả năng hoàn vốn trong dài hạn đối với các khoản đầu tư lớn của khách hàng.

Trong cuộc họp báo cáo kết quả kinh doanh quý 1, Giám đốc Tài chính Colette Kress ước tính các nhà cung cấp dịch vụ đám mây sẽ tạo ra 5 USD doanh thu cho mỗi 1 USD chi cho chip Nvidia trong vòng 4 năm. Nhóm khách hàng này chiếm tới 40% doanh thu của Nvidia. 

Nhiều khả năng Nvidia sẽ cung cấp thêm dữ liệu mới. Tháng trước, các nhà phân tích Goldman Sachs cho biết bà Kress đã nói với họ rằng công ty sẽ chia sẻ thêm các thước đo ROI trong quý này để tạo niềm tin cho nhà đầu tư.

Thế hệ chip mới

Câu hỏi quan trọng khác mà Nvidia phải đối mặt là thời điểm công ty tung ra thế hệ chip AI tiếp theo có tên Blackwell. Hồi đầu tháng 8, The Information đưa tin Nvidia đang gặp trục trặc về sản xuất và do đó nhiều khả năng sẽ phải lùi thời điểm chuyển các lô hàng lớn sang quý I/2025 thay vì trong năm 2024 như kỳ vọng.

Thế hệ chip hiện tại của Nvidia - Hopper - vẫn là lựa chọn hàng đầu để vận hành các ứng dụng AI như ChatGPT. Tuy nhiên, sự cạnh tranh nổi lên từ AMD, Google và một số công ty startup đang gây áp lực buộc Nvidia phải duy trì vị thế dẫn đầu.

Tuy nhiên, sự chậm trễ có thể sẽ không gây ra nhiều ảnh hưởng tiêu cực đến Nvidia. Các nhà phân tích Morgan Stanley viết trong lưu ý tuần này: “Sự thay đổi về thời gian ra mắt Blackwell không có tác động lớn, bởi nhu cầu của khách hàng đã nhanh chóng chuyển sang chip Hopper H200”.

Nhiều khách hàng lớn của Nvidia nói rằng họ cần sức mạnh xử lý bổ sung của chip Blackwell để huấn luyện các mô hình AI tiên tiến hơn, nhưng họ sẽ chấp nhận những gì sẵn có.